У стола, чтобы устойчиво стоять четыре опоры. У Математического клининга также четыре опоры.

  1. Первая опора – согласование качества. Заказчик и клининговая компания договариваются, что будут считать качественной услугой. Договариваются конкретно, что будет входить в перечень работ, какой результат получится, и сколько раз это будет выполняться. Договоренности должны быть зафиксированы, иначе в дальнейшем каждая из сторон может искажать первоначальный договор.

  2. Вторая опора это замер времени - хронометраж. Время – главный ресурс. К нему надо относиться уважительно. Времени надо тратить ровно столько, сколько требуется для согласованного объема работ. Не больше, не меньше. Хронометраж – обязательно. Если в расчет заложим время избыточное – потратим лишнее время, если недостаточно – не выполним часть работ и не заказчик не получит обещанное качество.

  3. Третья опора – расчет. Считаем время не по абстрактным нормативам, а то время, которое получилось в результате замеров на объекте, по согласованным работам.

  4. Четвертая опора – расписание. Расписание в математическом клининге это не маршрутные карты, составленные на основании «опыта» или по «аналогии». Расписание в математическом клининге совпадает по объему работ с согласованным объемом работ и с проведенными замерами.

У стола есть еще столешница, для которой стоят опоры. У математичекого клининга опоры стоят для партнерских отношений заказчика и исполнителя.

Обращайтесь

Наши контакты:

Тел. WhatsApp 8 916 150 02 20.

ТГ «Математический клининг» t.me/mathematic...

VK «Математический клининг» vk.com/mathematic_cleaning

КИГМ №23 стал инициатором и провёл круглый стол по внедрению роботизированных решений в уборке общественных пространств — мероприятие состоялось 3 октября 2025 года и собрало представителей отрасли, производителей оборудования и разработчиков ПО.

Среди участников были руководители и ведущие специалисты компаний РОБО, Р2Б, ТехСнаб, Waybot Robotics, “Свежий ветер”, “Умный сервис” и другие. Обсуждали примеры из практики по роботизации уборки городских объектов и возможности использования технологий в муниципальной сфере.

Мы продолжаем развиваться как центр компетенций, в том числе и в области роботизированного клининга, который станет платформой для подготовки кадров, единой образовательной и методической площадкой для рынка, тестирования и сертификации решений, а также пилотных проектов.

Это важный шаг для повышения качества услуг и обеспечения города квалифицированными специалистами для эксплуатации и обслуживания новых технологий.  

Аэропорты и железнодорожные вокзалы ежедневно обслуживают десятки тысяч пассажиров. Это стратегически важные объекты, где чистота и порядок напрямую связаны с комфортом, безопасностью и имиджем транспортной компании. Организация клининга на таких объектах требует профессионального подхода: четкой логистики, соблюдения санитарных норм и применения специализированного оборудования.

Особенности уборки в аэропортах и на вокзалах

Круглосуточная работа— уборка должна проводиться непрерывно, без закрытия объекта.Высокая проходимость— пассажиропоток создаёт повышенные нагрузки на все помещения.Разнообразие зон— залы ожидания, кассовые зоны, санитарные комнаты, технические помещения требуют разных технологий.Санитарные нормы— объекты находятся под строгим контролем санитарных служб.Имидж— чистота напрямую влияет на репутацию и восприятие сервиса.

Основные направления клининга

2.1. Ежедневная уборка

Мытьё полов и поверхностей.Опорожнение урн и уборка мусора.Поддержание чистоты в санитарных комнатах.

2.2. Периодическая и генеральная уборка

Чистка ковровых покрытий и мягкой мебели.Мытьё фасадов и витражей.Обработка труднодоступных мест (потолки, вентиляция).

2.3. Специализированная уборка

Дезинфекция помещений и контактных поверхностей.Чистка эскалаторов, лифтов и движущихся дорожек.Уход за напольными покрытиями с применением профессиональной химии.

2.4. Уборка прилегающих территорий

Содержание парковок, входных зон и подъездных путей.Зимой — очистка от снега и наледи, обработка противогололёдными средствами.

Технологии и оборудование

Поломоечные и подметальные машины для больших площадей.Парогенераторы для дезинфекции.Роботизированные клининговые системы.Экологичные моющие средства, безопасные для пассажиров.

Организация работы клинингового персонала

Зональное распределение— за каждой частью объекта закрепляется отдельная команда.Сменный график— уборка ведётся круглосуточно, без перерывов.Инструктаж и обучение— персонал должен знать правила работы с техникой и химическими средствами.Контроль качества— регулярные проверки состояния зон и ведение отчетности.

Преимущества профессионального клининга для транспортных узлов

Снижение риска инфекций и заболеваний.Своевременное устранение загрязнений при высокой нагрузке.Повышение комфорта пассажиров.Поддержка положительного имиджа компании.Соответствие санитарным нормам и требованиям контролирующих органов.

Заключение

Клининговые услуги в аэропортах и на железнодорожных вокзалах — это комплексный процесс, требующий грамотной организации и применения профессиональных технологий. Безупречная чистота в залах ожидания, санитарных комнатах и прилегающих территориях напрямую влияет на удобство пассажиров, безопасность и репутацию транспортных компаний.

Часто задаваемые вопросы

Как часто проводится уборка на вокзалах и в аэропортах?Уборка ведётся круглосуточно: ежедневная поддерживающая работа дополняется регулярными генеральными и специализированными мероприятиями.Какие зоны требуют повышенного внимания?Санитарные комнаты, зоны ожидания, кассовые помещения и фуд-корты — именно здесь наибольшая нагрузка и риск загрязнений.Используются ли специальные средства для дезинфекции?Да, применяются сертифицированные составы, безопасные для здоровья и эффективные против вирусов и бактерий.Кто контролирует качество уборки?Качество контролируют как внутренние службы клининговой компании, так и представители администрации объекта.Можно ли автоматизировать клининг на больших объектах?Да, современные аэропорты и вокзалы активно используют роботизированные поломоечные машины и системы мониторинга чистоты.

Начну сразу с конца. Мое мнение, что уборщицу надо учить на объекте и только тому, что она должна на этом объекте делать. Обучать материаловедению, химии, технологиям, которые на этом объекте не применяются не имеет смысла. Человек освоит, только то, чем пользуется и применяет.

Навык формируется в результате повторений. Без применения и повторения шансов приобрести навык нет.

Знания, даже если кто-то что-то и запомнит, то без повторения исчезнут. Попробуйте решить сейчас школьные задачи, хотя вы их успешно решали когда-то. Тоже произойдет и с информацией, которую попытаетесь впихнуть в уборщицу. Ни знаний, ни навыков не будет. Не будет и денег, и времени, которые потратили на обучение.

Наши контакты:

Тел. WhatsApp 8 916 150 02 20.

ТГ «Математический клининг» t.me/mathematic...

VK «Математический клининг» vk.com/mathematic_cleaning

Делюсь впечатлениями от Первого Всероссийского бизнес-форума лидеров фасилити менеджмента.

Сейчас не будет оценок и разборов, а будет констатация увиденных мною тенденций. О чем говорят сегодня клинеры, чем занимаются. Впечатления сразу после мероприятия, без просмотра записи. То, что запомнилось сразу.

В начале обзора благодарю организаторов две Ассоциации: Объединение административно-хозяйственных профессионалов и Русских уборочных компаний за организацию мероприятия.

Форум предоставил возможность увидеть, в каком направлении движется отрасль. Посмотреть, о чем думают и чем занимаются коллеги. Сравнить собственные подходы с решениями, которые применяют другие игроки рынка.

Форум состоял из двух частей: «цифровизация в клининге» и «роботизация в клининге».

В первой сессии о цифровизации коллеги рассказали о своих усилиях и решениях, которые используют или развивают.

Коллеги работают в разных направлениях. Разрабатывают CRM-системы, внедряются искусственный интеллект, совершенствуют программы контроля. Работают и над расчетом ресурсов.

В этой части обсуждали и проблемы выбора подрядчика, и необходимость дать заказчику критерии выбора.

Вторая часть была посвящена - роботизации:

Эта тема сегодня вызывает массу различных дискуссий и привлекает внимание. Роботы внедряются, продаются, совершенствуются. Однако, стоит констатировать, что рынок находится в стадии формирования и сталкивается с рядом сдерживающих факторов:

Скептическое отношение к эффективности из-за высокой стоимости. Модели расчета эффективности очень линейные и не учитывают многих факторов.

Саботаж со стороны персонала. Опасения потери рабочих мест. Нежелание брать ответственность за дорогостоящего робота. Нежелание обучаться работать с новой техникой.

Неясность в вопросе кто должен покупать заказчик или клининговая компания. Нет гибридных моделей расчета и организации работы с применением робота заказчика.

Недостаток специалистов для настройки и обслуживания оборудования.

Тем не менее рынок растет, роботы внедряются и коллеги видят перспективы в их продаже применении.

Подводя итог делаю вывод.

Рынок фасилити менеджмента находится в динамичном состоянии развития. Несмотря на существующие сложности, процесс цифровизации и роботизации набирает обороты.  

Выступал в качестве спикера на первом Всероссийском бизнес-форуме лидеров фасилити-менеджмента

Тема форума - достижения и инновации в клининговой отрасли, включая цифровизацию и беспилотные технологии.

Форум проходил в Общественной палате.  

Без философии не обошлось и в этот раз – очень уж непростым оказался курортный сезон 2025 года для многих отельеров Сочи, Юга России, республики Абхазия. Впереди тоже нем...

Доброго дня!

Благодарим за участие в Круглом столе Ассоциации Отельеров АМОС, который прошел на площадке отеля Golden Tulip 12 сентября 2025 года. О наиболее ярких моментах мероприятия – в нашем небольшом репортаже!

https://news-meanings.ru/byt-ili-ne-byt-itogi-kruglogo-stola-amos-v-krasnoj-polyane/Фотографии можно скачать по ссылке, фотограф Анна Бердник:https://disk.yandex.ru/d/grsUm3aDMwhiaQИспользуйте фотографии, делитесь событием на своих онлайн-площадках!Короткое видео в официальной группе ВКонтакте АМОС https://vk.com/wall-211140927_2246Ссылки на публикации наших информационных партнеров:Журнал «Санаторно-курортная отрасль» https://sko-online.ru/new/news_post/pochemu-letnij-sezon-2025-ne-opravdal-ozhidaniya-otelerovИздание «Коммерсантъ» https://www.kommersant.ru/doc/8057165Газета Сочи-Новости https://xn----dtbqcxddbuhl6c.xn--p1ai/news-1996.htmlОтзывы и материалы в продолжение повестки Круглого стола читайте на официальных ресурсах АМОС:ВКонтакте: https://vk.com/amos_hotelsTelegram: https://t.me/amos_hotelsСайт: https://amos-hotels.ru/С уважением, орг комитет Ассоциации Отельеров АМОС

Сказал уважаемый Сергей Ромашкин, вице-президент АТОР, комментируя непростой сезон в туриндустрии в 2025 г.

И я совершенно согласна с позицией. Маркетинг, реализуемый исключительно в формате промо-акций и рекламных кампаний, далеко не уйдет. И ни к чему, кроме падения выручки, не приведет.

В условиях растущей конкуренции и падающей покупательской способности нужен комплексный подход: всесторонний анализ рынка, четкое понимание своих целевых аудиторий, грамотная концепция, интересный продукт, мультиканальность в каналах продаж и продвижения.

В идеале реализовывать стратегию в крепком рыночном партнерстве и с опытными наставниками.

Концентрат экспертизы — в АМОС!) Включайтесь!  

Поддались моде и решили поиграть с ИИ. Спросили у него как он понимает, что такое математический клининг. Вот, что он написал. Написал он много. Есть фантастическая заумь, но и есть о чем подумать.

Математический клининг – это концепция, которая использует математические модели и алгоритмы для решения задач, связанных с уборкой, оптимизацией ресурсов и созданием более эффективных и приятных для жизни пространств. Звучит футуристично, но можно выделить общие принципы и алгоритмы. Вот алгоритм математического клининга, разбитый на этапы:

I. Анализ и Определение Задачи:

1. Сбор Данных:

* Размеры помещения: Длина, ширина, высота каждой комнаты.

* Тип поверхности: (пол, стены, потолок) и материал (дерево, плитка, ковер, обои и т.д.).

* Уровень загрязнения: (низкий, средний, высокий) – оценивается визуально или с помощью датчиков (пыль, пятна, мусор).

* Тип загрязнений: (пыль, грязь, жир, плесень, бактерии) – определяется визуально, химическим анализом или с помощью датчиков.

* Наличие препятствий: (мебель, предметы интерьера) – размеры, форма, расположение.

* Воздушный поток: Измеряется скорость и направление движения воздуха (для оптимизации вентиляции и удаления пыли).

* Микробиологический анализ: Опционально – для выявления бактерий, плесени и аллергенов.

2. Формулировка Цели:

* Минимизация загрязнения: Снижение уровня загрязнения до заданного значения (например, снижение количества пыли на 90%).

* Оптимизация времени уборки: Сокращение времени, затрачиваемого на уборку, при сохранении необходимого уровня чистоты.

* Минимизация использования ресурсов: Снижение потребления воды, электроэнергии и моющих средств.

* Оптимизация маршрута уборки: Разработка наиболее эффективного маршрута для робота-пылесоса или уборщика.

* Улучшение качества воздуха: Снижение концентрации загрязняющих веществ в воздухе.

3. Определение Ограничений:

* Бюджет: Ограничение на стоимость моющих средств, оборудования и рабочей силы.

* Время: Ограничение на время, доступное для уборки.

* Доступность ресурсов: Ограничение на наличие воды, электроэнергии и моющих средств.

* Требования к безопасности: Ограничение на использование токсичных или опасных веществ.

* Требования к сохранности имущества: Ограничение на использование агрессивных методов уборки, которые могут повредить поверхности.

II. Построение Математической Модели:

1. Модель Распространения Загрязнений:

* Дифференциальные уравнения: Описывают изменение концентрации загрязняющих веществ во времени и пространстве (учитывают диффузию, конвекцию и осаждение).

* Модель оседания пыли: Учитывает размер частиц пыли, скорость воздушного потока и гравитацию.

* Модель роста бактерий/плесени: Учитывает температуру, влажность, наличие питательных веществ и скорость размножения.

2. Модель Эффективности Уборочных Действий:

* Функция эффективности: Описывает зависимость уровня чистоты от типа моющего средства, способа уборки (пылесос, влажная уборка, дезинфекция) и времени воздействия.

* Модель износа поверхностей: Описывает зависимость повреждения поверхности от интенсивности уборки и типа используемых средств.

3. Модель Оптимизации Маршрута:

* Задача коммивояжера (TSP): Нахождение кратчайшего маршрута для робота-пылесоса или уборщика, посещающего все необходимые точки (участки пола, мебель).

* Алгоритмы поиска пути (A*, Dijkstra): Используются для навигации робота-пылесоса в сложных помещениях с препятствиями.

III. Решение Задачи Оптимизации:

1. Выбор Алгоритма:

* Линейное программирование: Для задач оптимизации с линейными ограничениями и целевой функцией.

* Нелинейное программирование: Для задач оптимизации с нелинейными ограничениями и целевой функцией.

* Генетические алгоритмы: Для задач оптимизации со сложной структурой, где сложно найти точное решение.

* Алгоритмы машинного обучения: Для задач, где необходимо прогнозировать уровень загрязнения или эффективность уборки на основе исторических данных.

2. Реализация Алгоритма:

* Написание кода: Реализация выбранного алгоритма на языке программирования (например, Python, MATLAB).

* Использование существующих библиотек: Использование готовых библиотек для решения задач оптимизации и машинного обучения.

3. Получение Оптимального Решения:

* Определение оптимальной стратегии уборки: Тип моющих средств, способ уборки, частота уборки, оптимальный маршрут.

* Прогнозирование уровня чистоты: Оценка уровня чистоты, который будет достигнут при использовании оптимальной стратегии уборки.

* Оценка затрат: Оценка стоимости ресурсов, необходимых для реализации оптимальной стратегии уборки.

IV. Реализация и Мониторинг:

1. Внедрение Решения:

* Настройка робота-пылесоса: Программирование маршрута уборки и расписания.

* Обучение персонала: Инструктаж персонала по правильному использованию моющих средств и оборудования.

* Установка датчиков: Размещение датчиков для мониторинга уровня загрязнения и качества воздуха.

2. Мониторинг Результатов:

* Сбор данных: Сбор данных с датчиков об уровне загрязнения, влажности, температуры и других параметрах.

* Анализ данных: Анализ собранных данных для оценки эффективности стратегии уборки.

* Сравнение с прогнозами: Сравнение фактических результатов с прогнозами, полученными с помощью математической модели.

3. Корректировка Модели и Алгоритма:

* Обратная связь: Использование результатов мониторинга для корректировки математической модели и алгоритма оптимизации.

* Адаптация к изменениям: Адаптация стратегии уборки к изменениям в уровне загрязнения, погодных условиях и других факторах.

* Улучшение алгоритма: Внесение изменений в алгоритм оптимизации для повышения его точности и эффективности.

       Пример:

Предположим, у нас есть задача минимизировать время уборки офиса роботом-пылесосом.

1. Анализ: Собираем данные о размерах офиса, расположении мебели, уровне загрязнения.

2. Модель: Создаем математическую модель офиса с учетом препятствий и уровня загрязнения каждого участка. Используем алгоритм A* для поиска оптимального маршрута.

3. Оптимизация: Запускаем алгоритм A* и получаем оптимальный маршрут для робота-пылесоса, который минимизирует время уборки.

4. Реализация: Программируем робота-пылесоса на этот маршрут и запускаем его. Мониторим время уборки и корректируем маршрут при необходимости.

     Заключение:

Математический клининг – это перспективное направление, которое может значительно повысить эффективность и качество уборки, а также снизить затраты на ресурсы. Развитие сенсорных технологий, машинного обучения и алгоритмов оптимизации делает эту концепцию все более реалистичной и востребованной.  

  В одном недалёком торговом центре появилась новинка — робот-поломойка. Казалось бы, экономический прорыв. Людей отправим домой, а робот пришёл, за всех все помыл, навёл лоск и ушёл.Но! Как выяснилось, этот робот — машина исполнительная, но глупая! Он не знает, когда и где убирать. Это ему надо сообщить. Людям пришлось сделать ему расписание.

И тут начинается самое интересное. Робот работает по расписанию. Чтобы не мешать ему, клинерам тоже приходится подстраиваться под этот график.Вот, представьте: роботы в определённое время выезжают на марш-бросок по полу, а люди идут следом и тоже убирают.

Руководителям компании посмотрели на это и решили составлять расписание и для людей. Для расписания надо знать время на уборку каждого участка и количество уборок за смену. Начальство вглядывались в часы и минуты, замеряли время на каждом участке и начали понимать:

— А зачем нам столько людей? Вот честно: несколько человек просто тусуются по углам, а робот, вот там, по расписанию шаманит с ведром и щёткой.

И тут, друзья мои, сценарий стал развиваться по законам «Математического клининга». Делаешь замеры времени, создаёшь расписание — и О! Чудо! — у тебя оказываются лишние работники. Они оказались лишними просто по факту.

Задумайтесь: вот у тебя штат — человек десять. По расписанию выясняется, что достаточно семи. Троих отправляешь на другой объект где не хватает людей, а оставшимся немного добавляешь зарплату, чтобы держались за место. Красота!

Приходим к выводу - робот простимулировал составить качественное расписание. Руководители получили информация о реальных потребностях в персонале. Экономический эффект дало расписание, а не сам робот.

Клининг, как спорт, требует расписания - учёта времени и периодичности, а робот — это просто участник этого процесса. Если всем работать по расписанию, то и люди не будут изображать работу или бегать без дела, и роботы не будут себя чувствовать уставшими и загнаными.

Так что, уважаемые руководители, если хотите сэкономить — составляйте качественное расписание, а не просто добавляете робота или людей.

«Математический клининг» вам в помощь! И, да прибудут с вами спокойствие, чистота и деньги!